Python 为什么这么火? 几个学习python的理由

Python 是一门更注重可读性和效率的语言，尤其是相较于 Java，PHP 以及 C++ 这样的语言，它与生俱来的优势让其在开发者中大受欢迎，下面咱就说说python的优点。

Python 易于学习

对比于其它编程语言，python“更容易一些”,Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python ，你也能读懂它的代码。我的经验是，通过实例来学习和教授 Python 要比采取同样的方式去接触比方说 Ruby 或者 Perl 更加容易，因为 Python 的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。它所专注的并非语言表现的丰富程度，而是你想要用你的代码完成什么。

它能用少量的代码构建出很多功能

Python 能带给所有开发者一种的学习体验。通过实践，你可以在较多两天之内轻松实现一个具备基础功能的游戏 (而这还是在对编程完全不了解的情况下)。

另外一些让 Python 成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和gao效性。

Python 多面手

Python 从诞生已经好多年了，从一诞生便受到高度的关注，因为它可以被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景。如：管理本地或者云基础设施;开发网站;处理一个 SQL 数据库;需要为 Hive 或者 Pig 定制一个功能;为自己构建一个小工具;支持面向对象设计的语言等等一切问题python都能帮你完成，简而言之，将 Python 了解得更加深入一点点，就能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。

Python 拥有较成熟的程序包资源库之*

一旦你了解了该语言，就可以利用上这个平台。Python 以 PyPI (读作 Pie-Pie，可以从这里在线进行了解)为其后盾, 这是一个拥有超过 85,000 个 Python 模块和脚本的资源库，你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地 Python 环境分发已经预先打包好的功能，可以用来解决各种诸如数据库处理，计算机视觉实现，像维度分析这样的*数据分析的执行，或者是构建 REST 风格的 web 服务这些问题。

Python 广泛用于数据科学领域

不管你从事的是什么工作，数据都会是其中的一部分。IT，软件开发，市场等等。它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要，而 Python 在两个领域都占有重要的地位。Python 紧挨着 R 语言，都是现代数据科学中较常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python 的职位职位需求超过了 R 语言。你在学习 Python 时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。

Python 是跨平台且开源的

Python 可以跨平台运行，并且已经开放源代码超过20年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起来，Python 就能满足要求。此外，有数十年的修修补补以及不断完善做后盾，可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。

Python 很灵活

有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。

CPython, 同 C 集成的版本。

Jython, 同 Java 集成的Python版本。

IronPython, 被设计用来兼容 .Net 和 C#。

PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 写法。

RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。

本身就有这多优点，恰好赶上人工智能这个大潮，所以越来越多的人认识到python的作用，这回你知道python为什么这么火了吧，说了真么多，你还在等什么?快上船吧?